由于“未知标签类型'连续'”，逻辑回归不起作用？

Posted 2023-03-12

【中文标题】由于“未知标签类型\'连续\'”，逻辑回归不起作用？

【英文标题】：Logistic Regression not working because of "unknown label type 'continuous'"?由于“未知标签类型'连续'”，逻辑回归不起作用？

【发布时间】：2021-09-23 10:00:59

【问题描述】：

我正在尝试使用 Sklearn 实现逻辑回归。目前我有一个数据框，它由 12 个输入变量和 1 个输出变量组成。

输出数据帧是二进制值，而其余 12 个变量不一定如此。

输入数据的结构示例。

#PseudoCode (Y and X are pandas dataframes)
Y = 0, 1, 0, 1, 1, 1  # Output data
X =  A1: 1, 1, 2, 1, 2, 2 #Input Data
     B2: 45, 23, 12, 56, 23, 86
     ...
     L12: 4.2, 3.2, 1.2, 2.3, 2.3, 9.9

接下来就完成了：

X = X.astype(int) # to make sure that the data is actually in int format.
Y = Y.astype(int)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,Y,test_size=.10, random_state = 42)

xscaler = StandardScaler()
yscaler = StandardScaler()

pipe = Pipeline([('scaler', xscaler), ('logit', LogisticRegression())]) 
model = TransformedTargetRegressor(regressor=pipe, transformer=yscaler)
model.fit(X_train,y_train)

然而，这会抛出以下内容：

ValueError: Unknown label type: 'continuous'

即使Y 数据显然是二进制值，为什么会发生这种情况？

【问题讨论】：

可能是this

【参考方案1】：

这里的问题是您正在使用StandardScaler() 缩放标签y。

y 是一个分类变量，用于表示样本属于 1 或 0 类，因此不得对其进行缩放。